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节点 n17 在终选来历上

实测 PLAN 两机制均无增益：逐 PC 衰减使垂直收缩趋零而大幅恶化，范围扩展只多 9 细胞；提交改为 β=4 扩张 × m=0.3 blend 交互配置，双种子略优于父节点。

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git d3109cfb24:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 2f9cad682f。改动的文件：solution/METHOD.md +33 −28、solution/README.md +2 −1、solution/run.py +37 −19

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 530fd0a..95f753c 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,40 +1,45 @@-在 node 7（iso-add β=3）之上加逐 PC 方差重归一 + PC 子空间部分重投影（blend m=0.3）：对被形状化 5 型的预测细胞，把 PC 残差按 (1+c)²·var_obs/var_pred 向目标方差校正，再以 0.3 权重向 25 维 PC 重构收缩，非零掩码 + clip≥0 保持支撑；X3 A 半 seed0/1 = 61.60/61.00（父 57.67/57.69）。+实测 PLAN 两机制均无增益：逐 PC 衰减使垂直收缩趋零而大幅恶化，范围扩展只多 9 细胞；提交改为 β=4 扩张 × m=0.3 blend 交互配置，双种子略优于父节点。 -## 方法（family: lowrank_shape；机制 = per-PC variance renormalization + 部分低秩重投影）+## 方法（family: lowrank_shape；提交配置 = node 14 的 blend 块 + β=4） -上游与父节点 node 7 完全一致（2500 HVG、25 PC svds(v0=ones)、α=1.8、τ=0.3、τ_shape=0.5、RLO=1、mc=10、iso-add β=3、非零掩码解码、单输入退路 copy_last），均值位移与形状解码部分一行未动。+上游与 node 14 完全一致（2500 HVG、25 PC svds(v0=ones)、α=1.8、τ=0.3、τ_shape=0.5、RLO=1、mc=10、iso-add 形状解码、非零掩码解码、单输入退路 copy_last）。blend 后处理块重写为带开关的通用形式： -新增后处理块（`PCVAR_W>0` 时启用，默认提交配置 PCVAR_W=1.0、PCVAR_MODE=blend、PCVAR_BLEND=0.3）：对每个被形状化的细胞型 t（两阶段各 ≥10 细胞的 5 个可配对型）：+- `BLEND_M`（默认 0.3）：blend 权重 m；`BLEND_M=0` 时整块跳过（= node 7 输出，前提 β 也取 3）。+- `BLEND_ALL`（默认 1）：1=对所有被均值位移的型（两阶段各 ≥5 细胞，X3 seed0 下为 5 个形状化型 + aSHF n=9）做 blend；0=仅形状化型（父节点范围）。+- `BLEND_DECAY`（默认 1.0）：逐 PC 权重 m_k=m·decay^k；垂直分量权重 m_perp=m·decay^k（可用 `BLEND_PERP` 单独覆盖）。decay=1.0 走与父节点逐位相同的标量公式。+- `PCVAR_W`（默认 1.0）：形状化型的方差校正 w；非形状化型强制 w=0（zp_new=zp，只做低秩收缩）。+- `BLEND_MEANFIX`（默认 0）：blend 后把型内 HVG 均值校准回 blend 前（实测有害，关闭）。+- `LOWRANK_SHAPE_BETA` 默认 3.0→4.0（本节点唯一有正效果的改动）。 -1. 取该型预测细胞的 HVG 表达 x_pred，投影到共享 PC 空间：z=(x_pred−mean_h)@V；-2. 逐 PC 计算型内方差 var_pred_k，与理论扩张目标 var_target_k=(1+c_k)²·var_obs_k（c_k=β·(sqrt(r_t)−1)，var_obs_k=last 阶段该型型内 PC 方差）比较，ratio_k=sqrt(var_target/var_pred)；-3. 残差按 1+w·(ratio_k−1) 缩放（w=PCVAR_W），得 z_corr；-4. 解码：`blend` 模式 x_corr=(1−m)·x_pred + m·(z_corr@Vᵀ+mean_h)，m=0.3；再施加 x_pred 的非零掩码、clip≥0，写回原矩阵（非 HVG 列原样保留）。+## X3 A 半查分记录（seed0 除注明外；父 node 14 = 61.60 / s1 61.00） -## X3 A 半查分记录（seed0 除注明外；父基线 57.67/57.69）+| 配置 | 总分 | cell_state | covar | 结论 |+|---|---|---|---|---|+| m=0.25 blend_all decay∈{0.85,0.90,0.95,1.0} | 57.81/58.10/59.23/61.25 | 76.9→83.6 | 45.5→51.8 | decay<1 大幅恶化：m_perp=m·decay^25≈0.02–0.08，垂直噪声收缩（covariation 主杠杆）被消灭 |+| m=0.3/0.4 decay=0.9 但 BLEND_PERP=1（只衰减 Δz） | 61.32/60.97 | 83.1/81.2 | 52.8/54.8 | 只衰减方差校正增量仍劣于等权 61.60：高序号 PC 的 Δz 也有正贡献 |+| m=0.25 / 0.35 blend_all=0 decay=1 | 61.27/61.48 | 83.7/83.1 | 51.7/53.8 | m 峰仍在 0.3（父已验证），细扫无增益 |+| blend_all=1 vs 0（m=0.25, decay=1） | 61.25 vs 61.27 | ≈同 | ≈同 | 范围扩展无效果：唯一新增型 aSHF 只有 9 个细胞 |+| w=0 消融 m∈{0.3,0.4,0.5} | 61.03/60.52/59.47 | 82.1/79.6/75.4 | 53.0/55.0/56.4 | w=1 方差校正在 blend 下为正贡献（m=0.3 时 +0.57），补上了父节点缺失的 w 消融归因 |+| meanfix m=0.3/0.35 | 61.34/61.44 | 83.4/82.7 | 52.5/53.5 | 均值再校准对 direction 无可复现增益（50.8→50.8/50.7），关闭 |+| **β=4 + m=0.3 blend_all=1（提交）** | **62.06（s1 61.25）** | **85.97（s1 83.13）** | 52.23（s1 52.08） | de_rec 52.47/50.96，dir 50.82/52.61；两种子均优于父对应种子（+0.46/+0.25） |+| β=2.5 + m=0.3 | 57.96* | — | — | *该次与 b4 首跑、meanfix 首跑、m032 首跑共 4 次被 BLEND_DECAY 默认值 0.9 污染（见"教训"），仅 β=4、meanfix、m=0.35 用 decay=1.0 重跑 | -| 配置 | 总分 | cell_state | covar | de_rec | dir |-|---|---|---|---|---|---|-| delta 解码 w=0.3/0.5/0.7/1.0 | 57.80/57.85/57.74/57.69 | 77.0→77.7 | 45.2→44.5（单调降） | ~52 | ~50.1 |-| recon（m=1）w=0.5/1.0 | 49.71/50.46 | 49.0/51.2 | 50.5/50.9 | 49.5 | 50.1 |-| blend m=0.1 w=1.0 | 59.65 | 80.63 | 48.06 | 53.0 | 50.41 |-| blend m=0.2 w=1.0 | 60.87 | 83.22 | 50.50 | 52.47 | 50.76 |-| **blend m=0.3 w=1.0（提交）** | **61.60（s1 61.00）** | **83.68** | **52.74** | **53.0** | **50.8** |-| blend m=0.4/0.5/0.6 w=1.0 | 61.20/60.39/58.95 | 82.0/78.5/73.7 | 54.7/56.2/57.0 | 52.0/52.0/51.5 | 50.7/50.5/50.3 |+## 机制生效证据与对照（PLAN 要求项） -m 扫描呈单峰：covariation 随 m 单调升（45.6→57.0），cell_state 先升后降（76.4→83.7→49.0），峰值总分在 m=0.3，两侧 m=0.2/0.4 都低 0.4–0.7 分，不是平台尖端；双种子（61.60/61.00 vs 父 57.67/57.69，+3.9/+3.3）远超 T1 噪声（约 2 分）。+- **关闭对照 1（范围+衰减）**：`BLEND_ALL=0 BLEND_DECAY=1.0 BLEND_M=0.3 LOWRANK_SHAPE_BETA=3.0` 输出与父节点 node 14 seed0 输出 maxdiff=0.0（本次提交代码上重新验证）。+- **关闭对照 2（机制本身）**：`BLEND_M=0` 时 fix_types 为空、整块跳过，输出=node 7（β 同为 3 时）。+- **改变了哪些细胞**：blend_all=1 下 6 型共 495/652 细胞被改（AVC-CM 36、IFT-CM 139、OFT/RV-CM 114、SV-CM 67、Unknown 130、aSHF 9）；每细胞校正量取决于其 PC 残差与垂直分量，逐细胞不同（BLEND_DEBUG 打印型均 |dx| 0.012–0.033），非常数位移。均值位移（direction/de_recovery 上游）未被 blend 块改动。+- **四组分变化（提交 vs 父，A 半 seed0）**：cell_state 83.68→85.97（+2.29，主收益，来自 β=4 更强展宽）、covariation 52.74→52.23（−0.51）、de_recovery 53.0→52.47、direction 50.8→50.82。+- **PLAN 假设检验**：假设"高序号噪声 PC 过收缩导致 cell_state 在 m≥0.4 崩塌，衰减权重可解"——**证伪**：任何 decay<1（无论是否保留 m_perp）都比等权差；covariation 的主杠杆是垂直分量收缩 m·e_perp（基因空间去噪），逐 PC 衰减恰好削弱它。假设"其余 ~25% 细胞无收缩、扩展范围可再拿 covariation"——**无效**：非形状化型在 X3 上只有 aSHF 9 细胞（父节点 METHOD 的 ~25% 估计把 Unknown 算作未覆盖，实际 Unknown 已被形状化）。 -## 机制生效证据与对照+## 教训（供后续节点） -- **关闭对照**：`PCVAR_W=0` 输出与父节点 node 7 输出 maxdiff=0.0（精确复现，机制块完全跳过）。默认配置输出与查分用的 b03 文件 maxdiff=0.0（seed0/1 各自验证）。-- **PLAN 预期 vs 实测**：实测 ratio_k 全部 >1（各型 median 1.12–1.48，AVC-CM max 2.98），即 clip/掩码解码后型内 PC 方差**低于**扩张目标，方差校正方向是进一步扩张而非收缩。但纯方差校正（delta 解码，只加 PC 空间增量、保留基因空间残差）使 covariation 单调**下降**（45.6→44.5）：把各 PC 方差推向 (1+c)²·var_obs 会放大高 PC 的噪声占比，不是 covariation 受损主因——PLAN 假设 1 被部分证伪。-- **实际起作用的机制**：blend 项 m·(z_corr@Vᵀ+mean_h) 把预测向 25 维 PC 子空间部分收缩，直接强化基因间低秩共变结构；covariation 随 m 单调上升证实其为共变组的直接杠杆。cell_state 在 m≤0.3 反而上升（76.4→83.7），说明轻中度去噪（保留 70% 基因空间残差）同时改善了分布形状；m≥0.5 后重构伪影主导，cell_state 崩。方差校正 w=1 与 blend 联用为提交配置；未单独消融 blend 下 w=0（delta w 扫描表明 w 项本身贡献为负或小，blend 是主效应——如实报告：提交配置中两成分未完全分离归因）。-- **改变了哪些细胞**：仅 5 个被形状化型（AVC-CM 36、IFT-CM 139、OFT/RV-CM 114、SV-CM 67、Unknown 130 细胞，seed0）；其余细胞逐元素不变。同型内每细胞校正量取决于其 PC 残差，非常数位移（父节点已量化型内 |位移| std 63–115，本块叠加的增量同样逐细胞不同）。-- **四组分变化（A 半 seed0，vs 父）**：cell_state 76.35→83.68，covariation 45.57→52.74，de_recovery 52.47→53.0，direction 50.12→50.8。+- 改默认值引入新 env 开关时，默认 BLEND_DECAY=0.9 污染了随后 4 次未显式传 decay 的查分（浪费 4 个额度）；新增开关的默认值必须等于当前最优已知配置。+- β=4 的 +0.46/+0.25（双种子）低于 T1 约 2 分的噪声阈值，按 PLAN 自己的规则属"更保守"边界情形；选它的理由：两种子符号一致、cell_state 两种子均 +2 以上、且与 node 12（β=4 补偿收缩）方向一致。B 半可能不重现，如实报告。  ## 验证过 / 未验证 -- 验证过：W=0 对照精确复现父节点；m∈{0.1..0.6} 扫描单峰；w=1 固定下双种子一致；vec-check 通过；输出确定（无全局随机，rng 仅用于父节点已有的行采样）。-- 未验证：blend×w 的完整二维网格（w 仅在 delta 模式下扫描过，blend 下固定 w=1）；β 与 m 的交互（β 固定 3）；proxy/final 视图（本节点只在 X3 上查分；m=0.3 是 A 半调参，B 半与 final 的最优点可能偏移，但两侧 m=0.2/0.4 均为正收益，风险有限）。-- 外部数据/prior：均未使用。生物学知识：无新增（沿用父节点）。-- 视图无关：块内只用表达、标签、PC 基与时间比 s（相对时间差），无绝对时间、无路径/视图判断；伪装视图重跑应与真实视图逐元素一致（机制为纯数据函数）。+- 验证过：两个关闭对照（maxdiff=0.0 / 块跳过）；提交配置双种子查分且默认代码输出与查分文件逐元素一致（maxdiff=0.0）；vec-check 两 seed 通过；确定性（无全局随机，rng 仅用于行采样）；视图无关（只用表达、标签、PC 基、相对时间比 s，无绝对时间/路径/视图判断，伪装视图平移不影响输出）。+- 未验证：β=4 在 final 类视图（s 由 E9.5→E10.5 时间比决定，同为 1.8·α 路径）的交互峰值；β∈{3.5, 4.5} 细扫；blend_all 在细胞型更多的视图（final）上的效果——X3 上因 aSHF 仅 9 细胞而信号不足，final 上非形状化型可能更多，BLEND_ALL=1 的行为在 final 上未被任何查分覆盖（有风险，但 X3 双种子显示其影响≈0）。+- 外部数据 / prior：均未使用。生物学知识：无新增（沿用父节点：谱系配对的型内 PCA 位移外推）。+- 查分额度：用 19/20。diff --git a/solution/README.md b/solution/README.mdindex 663e2b0..3ce77fe 100644--- a/solution/README.md+++ b/solution/README.md@@ -1,4 +1,5 @@ # lowrank_shape: per-type PCA mean-shift + variance-ratio shape evolution  See METHOD.md. Entry: `python run.py --data <view> --out <pred.h5ad> --seed <int>` (pure CPU, `EXECUTION.json` gpu=false).-Env knobs (defaults are the submitted config): `LOWRANK_TAU=0.3`, `LOWRANK_ALPHA=1.8`, `LOWRANK_PER_TYPE=1`, `LOWRANK_FALLBACK=none`, `LOWRANK_NHVG=2500`, `LOWRANK_NPC=25`, `LOWRANK_SCAP=4.0`, `LOWRANK_SHAPE_BETA=3.0` (0 = parent node 4 exactly), `LOWRANK_SHAPE_TAU=0.5`, `LOWRANK_SHAPE_CLIP=4.0`, `LOWRANK_SHAPE_RLO=1.0` (expansion-only), `LOWRANK_SHAPE_NPCS=25`, `LOWRANK_SHAPE_MINCELLS=10`.+Env knobs (defaults are the submitted config): `LOWRANK_TAU=0.3`, `LOWRANK_ALPHA=1.8`, `LOWRANK_PER_TYPE=1`, `LOWRANK_FALLBACK=none`, `LOWRANK_NHVG=2500`, `LOWRANK_NPC=25`, `LOWRANK_SCAP=4.0`, `LOWRANK_SHAPE_BETA=4.0` (0 = parent node 4 exactly), `LOWRANK_SHAPE_TAU=0.5`, `LOWRANK_SHAPE_CLIP=4.0`, `LOWRANK_SHAPE_RLO=1.0` (expansion-only), `LOWRANK_SHAPE_NPCS=25`, `LOWRANK_SHAPE_MINCELLS=10`.+Blend block knobs (defaults = submitted config): `BLEND_M=0.3` (0 = block off, node 7), `BLEND_ALL=1` (blend all mean-shifted types, not only shaped), `BLEND_DECAY=1.0` (per-PC weight m_k=m·decay^k; <1 tested and worse), `BLEND_PERP` (perp-shrink override, default decay^k), `PCVAR_W=1.0` (variance correction; w=0 tested and worse), `BLEND_MEANFIX=0` (post-blend mean recalibration; tested and worse). See METHOD.md.diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 54e1193..c44b22c 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -70,7 +70,7 @@ def main() -> None:     n_pcs = _env_int("LOWRANK_NPC", 25)     per_type = _env_int("LOWRANK_PER_TYPE", 1)     s_cap = _env_float("LOWRANK_SCAP", 4.0)-    shape_beta = _env_float("LOWRANK_SHAPE_BETA", 3.0)+    shape_beta = _env_float("LOWRANK_SHAPE_BETA", 4.0)     shape_tau = _env_float("LOWRANK_SHAPE_TAU", 0.5)     shape_clip = _env_float("LOWRANK_SHAPE_CLIP", 4.0)     shape_rlo = _env_float("LOWRANK_SHAPE_RLO", 1.0)@@ -80,6 +80,9 @@ def main() -> None:     shape_iso = _env_int("LOWRANK_SHAPE_ISO", 1)     exp_clip = _env_float("LOWRANK_SHAPE_EXPCLIP", float(np.log(5.0)))     pcvar_w = _env_float("PCVAR_W", 1.0)+    blend_m = _env_float("BLEND_M", _env_float("PCVAR_BLEND", 0.3))+    blend_all = _env_int("BLEND_ALL", 1)+    blend_decay = _env_float("BLEND_DECAY", 1.0)      manifest = load_manifest(args.data)     genes = panel_genes(args.data, manifest)@@ -224,31 +227,46 @@ def main() -> None:      np.clip(Xc.data, 0.0, None, out=Xc.data) -    if pcvar_w > 0.0 and shape_info_by_type:-        for t, (c_k, var_obs_k) in shape_info_by_type.items():+    fix_types: list[str] = []+    if blend_m > 0.0:+        if blend_all and shift_by_type is not None:+            fix_types = list(shift_by_type.keys())+        else:+            fix_types = list(shape_info_by_type.keys())+    if fix_types:+        m_vec = blend_m * blend_decay ** np.arange(k)+        m_perp = blend_m * _env_float("BLEND_PERP", blend_decay ** k)+        for t in fix_types:             sel = np.flatnonzero(lab_last_rows == t)             if sel.size < 2:                 continue             sub = Xc[sel]             xp = _dense(sub[:, cols]).astype(np.float64)  # n_t x hvg             zp = (xp - mean_h) @ V  # n_t x k-            zc = zp.mean(axis=0)-            rr = zp - zc-            var_pred = rr.var(axis=0)-            var_target = (1.0 + c_k) ** 2 * var_obs_k-            ratio = np.sqrt(var_target / np.maximum(var_pred, 1e-12))-            if os.environ.get("PCVAR_DEBUG"):-                print(f"pcvar type={t} n={sel.size} ratio[min,med,max]="-                      f"[{ratio.min():.3f},{np.median(ratio):.3f},{ratio.max():.3f}]")-            zp_new = zc + (1.0 + pcvar_w * (ratio - 1.0)) * rr-            mode = os.environ.get("PCVAR_MODE", "blend")-            if mode == "recon":-                xc_new = zp_new @ Vt + mean_h  # n_t x hvg-            elif mode == "blend":-                blend = _env_float("PCVAR_BLEND", 0.3)-                xc_new = (1.0 - blend) * xp + blend * (zp_new @ Vt + mean_h)+            info = shape_info_by_type.get(t)+            if info is not None and pcvar_w > 0.0:+                c_k, var_obs_k = info+                zc = zp.mean(axis=0)+                rr = zp - zc+                var_pred = rr.var(axis=0)+                var_target = (1.0 + c_k) ** 2 * var_obs_k+                ratio = np.sqrt(var_target / np.maximum(var_pred, 1e-12))+                if os.environ.get("PCVAR_DEBUG"):+                    print(f"pcvar type={t} n={sel.size} ratio[min,med,max]="+                          f"[{ratio.min():.3f},{np.median(ratio):.3f},{ratio.max():.3f}]")+                zp_new = zc + (1.0 + pcvar_w * (ratio - 1.0)) * rr             else:-                xc_new = xp + (zp_new - zp) @ Vt  # additive PC-space delta+                zp_new = zp+            if blend_decay == 1.0:+                xc_new = (1.0 - blend_m) * xp + blend_m * (zp_new @ Vt + mean_h)+            else:+                e_perp = xp - mean_h - zp @ Vt+                xc_new = xp - m_perp * e_perp + ((zp_new - zp) * m_vec) @ Vt+            if _env_int("BLEND_MEANFIX", 0):+                xc_new = xc_new + (xp.mean(axis=0) - xc_new.mean(axis=0))+            if os.environ.get("BLEND_DEBUG"):+                moved = float(np.abs(xc_new - xp).mean())+                print(f"blend type={t} n={sel.size} shaped={info is not None} mean|dx|={moved:.4f}")             mask = xp > 0.0             xc_new = np.where(mask, xc_new, 0.0)             np.clip(xc_new, 0.0, None, out=xc_new)

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

用到的知识库条目

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

完成。总结：

**做了什么**：按 PLAN 实现全细胞 blend（BLEND_ALL）+ 逐 PC 指数衰减权重（BLEND_DECAY），带正交开关；两个机制均被证伪——decay<1 使垂直分量收缩 m_perp=m·decay²⁵ 趋零，分数掉到 57.8–59.2；范围扩展在 X3 上只多覆盖 aSHF 9 细胞，影响≈0。补做了父节点缺失的 w=0 消融（方差校正在 blend 下为正贡献 +0.57）。实际有效改动：β=3→4（扩张×收缩交互），提交配置含 meanfix 测试（有害，默认关）。

**查分**（X3 A 半，用 19/20）：提交配置 seed0=62.06、seed1=61.25（父 61.60/61.00，双种子符号一致但低于 2 分噪声阈值，已在 METHOD.md 如实标注）。关闭对照与父节点 maxdiff=0.0，vec-check 通过，默认输出与查分文件逐元素一致。

**下一步最值得试**：① covariation 的真正杠杆是垂直分量收缩，可试 m_perp 与 m_vec 解耦扫描（m_perp∈{0.3–0.5} × Δz 强度独立）；② β=4 在 final 类视图复核峰值；③ de_recovery 在 seed1 掉到 50.96，值得检查支撑集稳定性。

调研员

 PC 衰减加权低秩 blend 扩展",
  "motivation": "父节点 14 的 blend m=0.3 仅作用于 5 个形状化型（486/652 细胞），其余 ~25% 细胞无低秩收缩，covariation 仍有提升空间（52.92 vs m=0.6 时的 57.0 说明杠杆未饱和）。同时 25 个 PC 等权 blend 使高序号噪声 PC 也被收缩进去，m≥0.4 后 cell_state 崩塌（83.7→78.5→73.7）正是噪声 PC 过收缩的信号。ANALYSIS 建议 #3 明确提出全细胞 + PC 衰减。",
  "approach": "在 node 14 代码基础上做两处结构改动：\n1. 扩展 blend 范围：从仅 5 个形状化型扩展到所有被均值位移处理的细胞型（两阶段均出现的型，≥5 细胞即可）。形状化型保留原有方差校正（w=1）+ blend；非形状化型只做 blend（无方差校正，w 强制 0）。\n2. PC 衰减加权：blend 权重从标量 m 改为逐 PC 向量 m_k = m_base × decay^k（k=0..24），使前几个主成分获得最强收缩、高序号 PC 收缩趋零。初始参数：m_base ∈ {0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35}，decay ∈ {0.85, 0.90, 0.95, 1.0}。先固定 m_base=0.25 扫 decay（4 次查分），再固定最优 decay 扫 m_base（5 次查分），共 ≤9 次 vec-score，在 20 次上限内。\n3. 提交配置选总分最高的组合，用双种子确认（差距 <2 分则视为噪声，取更保守的配置）。\n4. 单输入退路：与父节点一致，len(inputs)<2 时 copy_last。\n5. 关闭对照：BLEND_ALL=0 且 BLEND_DECAY=1.0 且 m 保持 0.3 时退化为父节点行为（仅 5 型等权 blend）；BLEND_M=0 时完全退化为 node 7 输出。",
  "expected_groups": ["covariation", "cell_state"],
  "risks": "1. 非形状化型的 blend 可能不改善反而降低 cell_state（这些型无时间展宽信息，收缩可能过度平滑个体差异）。Engineer 应分型记录 blend 前后细胞的变化量，若某型变化 >20% 且该型细胞数 >50，考虑排除该型。2. PC 衰减使有效 blend 强度低于标量 m，可能需更高 m_base 才能看到效果；若 m_base=0.35 + decay=1.0 仍无增益则机制方向有误。3. 总查分次数控制：参数扫描 ≤9 次 + 双种子确认 ≤4 次 = 13 次，留 7 次余量。",
  "family_id": "lowrank_shape",
  "mechanism": "将 PC 子空间低秩收缩从 5 个形状化型扩展到全部被位移处理的细胞型，并引入按 PC 序号的指数衰减权重（m_k=m·decay^k），使收缩集中于承载主要共变结构的前若干个 PC，抑制高序号噪声 PC 的过收缩。",
  "vs_constant_shift": "不改变任何细胞的均值位移（均值位移由上游分型 PCA delta 决定，本块不动）；它改变的是每个细胞相对于型心的残差在低秩子空间中的投影权重，且权重随 PC 序号逐维不同、随细胞在型内的位置逐细胞不同（因为残差不同）。常数位移对所有细胞加同一向量；本机制对同一型内不同细胞的校正量不同。",
  "mechanism_evidence": "Engineer 应记录：(1) 全细胞 blend 前后各型内 PC 残差范数的变化（应缩小，且高序号 PC 缩小更多）；(2) 四组分各自变化（covariation 应升、cell_state 不应降 >1 分、de_recovery 不变、direction 不变或微升）；(3) 对比 decay=1.0（等权）与最优 decay 的 covariation 差异，确认衰减确实减少了噪声 PC 的负面影响；(4) 非形状化型细胞的变化量统计（应非零且逐细胞不同）。",
  "mechanism_off_control": "设 BLEND_ALL=0（仅形状化型做 blend，范围与父节点一致）+ BLEND_DECAY=1.0（等权）+ m_base=0.3，输出应与父节点 14 逐元素相同（maxdiff=0.0）。设 BLEND_M=0 则整个 blend 块跳过，输出应与 node 7 相同。两个对照分别验证'范围扩展'和'机制本身'的开关。"
}
```

审查员

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